ปลดล็อกศักยภาพของข้อมูลการดูแลสุขภาพที่ไม่มีโครงสร้างโดยใช้ NLP

ความมากมายของข้อมูลที่มีอยู่ในสถานพยาบาลทุกวันนี้กำลังเติบโตอย่างมาก แม้ว่าข้อมูลจะถือเป็นทรัพย์สินที่สำคัญที่สุดในโลกดิจิทัลในปัจจุบัน แต่ดูเหมือนว่าการดูแลสุขภาพจะไม่ได้รับประโยชน์อย่างเต็มที่จากข้อมูลดังกล่าว บาง การศึกษาแนะนำ ข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพมากกว่า 80% ยังคงไม่มีโครงสร้างและไม่ได้ใช้งานหลังจากสร้างขึ้น

หนึ่งในเหตุผลที่ใหญ่ที่สุดคือแหล่งข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพส่วนใหญ่ เช่น EHR, ข้อมูลผู้ป่วย, สรุปการวินิจฉัย, บันทึกความก้าวหน้า, ภาพทางการแพทย์, ใบสั่งยา ฯลฯ ยังไม่สามารถอ่านได้ด้วยเครื่อง สิ่งนี้จะเพิ่มเวลาอย่างมากในการประมวลผลและแยกข้อมูลออกเป็นรูปแบบที่มีโครงสร้าง

อย่างไรก็ตาม ด้วยการใช้ประโยชน์จาก NLP ข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพที่ไม่มีโครงสร้างนี้สามารถวิเคราะห์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และสามารถรับข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าได้ ดังนั้น เรามาศึกษาเพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้ NLP ในการแปลงข้อมูลทางการแพทย์

ข้อมูลการดูแลสุขภาพที่ไม่มีโครงสร้าง: เหตุใดจึงมีอยู่มากมาย

เหตุผลพื้นฐานสำหรับข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพจำนวนมหาศาลในรูปแบบที่ไม่มีโครงสร้างก็คือ ซอฟต์แวร์ด้านการดูแลสุขภาพส่วนใหญ่ที่ใช้ในอุตสาหกรรมไม่ได้ออกแบบมาเพื่อจัดโครงสร้างข้อมูลอย่างเป็นหมวดหมู่ในฐานข้อมูล

เหตุผลสำคัญอีกประการหนึ่งที่ทำให้ข้อมูลที่ไม่ได้ใช้จำนวนมากคือการอ้างอิงข้ามในข้อมูลทางการแพทย์ ซึ่งแตกต่างจากอุตสาหกรรมอื่น ๆ การดูแลสุขภาพพึ่งพาข้อมูลผู้ป่วยที่แตกต่างกันอย่างมาก เช่น ใบสั่งยา รังสีเอกซ์ MRI ฯลฯ เพื่อให้ผลลัพธ์ของผู้ป่วยที่เหมาะสมที่สุด

น่าเสียดายที่องค์กรทางการแพทย์จำนวนมากที่ใช้ซอฟต์แวร์ด้านการดูแลสุขภาพในปัจจุบันไม่มีความสามารถในการอ่านด้วยเครื่อง นอกจากนี้ยังไม่สามารถเชื่อมโยงแง่มุมทางการแพทย์ที่แตกต่างกันและสร้างผลลัพธ์ที่แม่นยำได้

อย่างไรก็ตาม ความท้าทายเหล่านี้สามารถเอาชนะได้สำเร็จโดยใช้เครื่องจักรขั้นสูงและโซลูชั่น NLP ด้านการดูแลสุขภาพที่เป็นนวัตกรรมใหม่

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลการฝึกอบรมด้านการดูแลสุขภาพ AI! อ่านตอนนี้!

การรับประกัน NLP ของ Healthcare เพื่อผลลัพธ์ทางการแพทย์ที่ดีขึ้น

Healthcare NLP ใช้ประโยชน์จากแอปพลิเคชัน NLP เพื่ออ่านและวิเคราะห์ข้อมูลด้านสุขภาพจำนวนมากอย่างรวดเร็วและแม่นยำ ด้วยการตรวจสอบข้อมูลของผู้ป่วยอย่างแม่นยำ ผู้ให้บริการทางการแพทย์จะระบุประเด็นที่น่ากังวลได้อย่างรวดเร็วและตัดสินใจอย่างรอบรู้เพื่อปรับปรุงการดูแลผู้ป่วย

นอกจากนี้ Healthcare NLP ยังช่วยลดข้อผิดพลาดและปรับปรุงความแม่นยำของการวินิจฉัย การรักษา และค่ารักษาพยาบาล ข้อกังวลหลักสามประการของ Healthcare NLP คือ:

• เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสุขภาพของผู้ป่วย
• เพื่อแจ้งเตือนผู้ป่วยเกี่ยวกับความเสี่ยงต่อสุขภาพที่อาจเกิดขึ้น
• เพื่อระบุรูปแบบการดูแลผู้ป่วย

Healthcare NLP เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการแปลงข้อมูลที่เป็นข้อความรูปแบบอิสระให้เป็นรูปแบบที่มีโครงสร้างมากขึ้น ซึ่งสามารถใช้สำหรับการรายงานด้านสุขภาพและการวิเคราะห์ผู้ป่วยได้ดียิ่งขึ้น

สี่วิธีหลักในการดูแลสุขภาพ NLP ช่วยอำนวยความสะดวกในการแก้ปัญหาที่มีประสิทธิภาพสำหรับผลลัพธ์ของผู้ป่วยที่มีประสิทธิภาพ ได้แก่ :

• การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์: NLP ช่วยให้แพทย์สามารถประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างโดยใช้แบบจำลองการคาดการณ์ต่างๆ เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ป่วยและผลลัพธ์ด้านสุขภาพ ด้วยข้อมูลประชากรศาสตร์ ประวัติทางการแพทย์ และบันทึกทางการแพทย์ โซลูชัน NLP สามารถรับการคาดการณ์เกี่ยวกับไวรัสที่ติดต่อได้อย่างมีประสิทธิภาพ และยับยั้งก่อนที่จะแพร่กระจายในวงกว้าง
• การใช้งานข้อมูล EHR ที่มีประสิทธิภาพ: Healthcare NLP ช่วยให้แพทย์สามารถค้นหาได้ดีขึ้นและเพิ่มความสามารถในการรายงานโดยใช้ NLP ด้วยการจัดเรียงข้อมูลในรูปแบบที่ชาญฉลาดมากขึ้น โซลูชัน NLP ช่วยให้แพทย์เข้าถึงข้อมูลได้รวดเร็วและง่ายดายยิ่งขึ้น
• ฟีโนไทป์ที่ใช้ NLP: AI ดึงข้อมูลผู้ป่วยที่มีความหมายจากเอกสารทางการแพทย์ที่ไม่มีโครงสร้าง ฟีโนไทป์ที่ใช้ NLP สามารถระบุรูปแบบและแนวโน้มในเวชระเบียน ซึ่งช่วยเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูลผู้ป่วย การใช้โซลูชันดังกล่าว แพทย์สามารถปรับปรุงความแม่นยำในการวินิจฉัย ลดค่าใช้จ่าย และปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วย
• การปรับปรุงด้านการดูแลสุขภาพโดยรวม: NLP Healthcare เป็นโซลูชันที่มีประสิทธิภาพในการเพิ่มคุณภาพของระบบและกระบวนการด้านการดูแลสุขภาพ ด้วยการรายงานและการวิเคราะห์เชิงลึก โซลูชันที่ใช้ NLP นำเสนอผลลัพธ์ตามเวลาจริงเชิงคุณภาพเพื่อปรับปรุงสุขภาพของผู้คน